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Experiencias conversacionales avanzadas

Chatbots con IA para conversaciones más naturales

Combiná modelos de lenguaje con tus sistemas para que cada respuesta llegue con contexto y no tengas que ir a buscar la info a diez lugares distintos.

Nivel de implementación

Media a alta

Tiempo hasta ver impacto

Semanas a pocos meses

Orientado a

  • Organizaciones que ya tienen información estructurada (bases de conocimiento, documentos, FAQs internas).
  • Equipos que quieren ir más allá de botones y menús rígidos en sus canales de atención.
  • Casos donde las personas escriben con lenguaje libre y se espera que el sistema interprete la intención.
Hablar sobre este servicio

Contanos cómo trabajás hoy y exploramos juntos si este servicio encaja bien en tus procesos y en el ritmo de tu equipo.

Cómo mejora tu día a día

Acá ves algunas formas concretas en las que este servicio puede meterse en tus procesos y sacarte trabajo repetitivo de encima, sin romper lo que ya funciona.

  • Disminuye el tiempo que una persona necesita para encontrar información dispersa en documentos o sistemas internos.
  • Permite responder consultas más variadas sin tener que mapear cada frase manualmente.
  • Ayuda a mantener una experiencia de atención más fluida cuando se combinan autoservicio y atención humana.

Verlo en un gráfico simple

De forma muy resumida, casi todos estos proyectos siguen un recorrido parecido: entra información, la IA la procesa y tu equipo actúa con más contexto.

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Entrada

Datos, consultas o documentos que hoy ya circulan en tu negocio.

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IA en el medio

El modelo analiza, ordena o propone opciones sin reemplazar tu criterio.

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Acción

Vos y tu equipo toman decisiones más rápido, con información digerida.

Ejemplos de uso en procesos

Los ejemplos no hablan de casos de éxito concretos, sino de situaciones típicas donde esta tecnología ayuda a ordenar mejor el trabajo de todos los días.

Un cliente describe su problema con sus propias palabras y el chatbot usa IA para detectar la intención, consultar documentación interna y proponer pasos concretos.

Un colaborador interno pregunta en lenguaje natural por un procedimiento y el sistema responde citando el apartado relevante del manual.

Pasos de implementación

Cada organización tiene contexto propio, pero en general la implementación avanza por etapas similares a estas.

  1. Relevar las fuentes de información que se quieren conectar (manuales, políticas, artículos internos).
  2. Definir qué decisiones puede tomar el chatbot automáticamente y cuáles deben pasar a una persona.
  3. Configurar el modelo de IA y las integraciones necesarias con sistemas internos.
  4. Diseñar métricas de calidad (consultas bien resueltas, desambiguaciones necesarias, derivaciones).

Preguntas frecuentes

Resumen de dudas habituales al considerar este tipo de solución en una organización.

¿Necesito tener todo perfectamente documentado antes de implementar?

Es recomendable contar al menos con una base mínima de contenidos organizados. La IA ayuda a navegar esa información, pero no reemplaza por completo el trabajo de documentarla.

¿El chatbot puede tomar decisiones críticas por sí mismo?

En general se recomienda que las decisiones sensibles sigan en manos de personas. El chatbot puede proponer opciones y preparar información para que el equipo humano decida.

Asistente de IA

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